MATLAB优化算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张岩吴水根 著

图书标签:

• MATLAB
• 优化算法
• 数值计算
• 工程优化
• 算法实现
• 数学建模
• 优化工具箱
• 智能优化
• 最优化理论
• 计算方法

店铺： 江阴新华书店图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302474951

商品编码：23430427283

包装：平装-胶订

开本：16

出版时间：2017-11-01

内容介绍
本书是一本简明的MATLAB优化算法综合性参考书，以MATLAB R2016b软件版本为基础，根据常用优化算法编写，包含多种优化算法的MATLAB应用方法，是读者掌握MATLAB在优化算法中应用的有力工具。 全书分为四个部分共18章，包括MATLAB应用基础、常规优化算法、智能优化算法和综合应用。*部分从MATLAB基础知识开始，详细介绍编程和程序设计、二维绘图、三维绘图、GUI应用等内容； D二部分介绍MATLAB线性规划、非线性规划、无约束一维J值、无约束多维J值、约束优化方法、二次规划、多目标函数的优化方法等内容； D三部分介绍免疫优化算法及其MATLAB实现、粒子群优化算法的MATLAB实现、遗传优化算法的MATLAB实现、小波变换的MATLAB实现、神经网络的MATLAB实现等内容； D四部分主要介绍MATLAB在分形维数和经济金融*化中的应用。在本书的*后，附录中还给出了MATLAB基本命令的介绍，便于读者查阅。 本书以MATLAB优化内容为主线，结合各种优化模型案例的讲解，各种MATLAB优化算法函数的说明，使读者易看懂、会应用。本书深入浅出，实例引导，讲解翔实，既可以作为高等院校数学建模和数学实验的参考教材，也可作为广大科研工程技术人员的参考用书。

关联推荐
(1) ZS作者编著，图书质量更有保证：一线ZS工程师执笔，系统归纳和总结了智能算法的实战经验。(2) 提供配套源码，便于读者动手实践：理论必须联系实践，本书提供源代码下载，方便读者学习使用。(3) 内含丰富实例，利于读者二次开发：书中提供了十几个优化算法的典型实例，读者可以据此二次开发。配套学习资源下载地址为清华大学出版社网站本书页面。系列畅销图书如下：MATLAB 编程指南——计算、编程、仿真、算法及应用MATLAB/Simulink系统仿真MATLAB GUI程序设计MATLAB智能算法MATLAB数学建模MATLAB优化算法MATLAB信号处理MATLAB图像处理MATLAB优化算法 
目录
目录 D一部分MATLAB应用基础 D1章MATLAB基础知识 1．1基本概念 1．1．1数据类型概述 1．1．2整数类型

 

目录

 

 

 

D一部分MATLAB应用基础

 

D1章MATLAB基础知识

 

1．1基本概念

 

1．1．1数据类型概述

 

1．1．2整数类型

 

1．1．3浮点数类型

 

1．1．4常量与变量

 

1．1．5数组、矩阵、向量和标量

 

1．1．6字符型数据

 

1．1．7运算符

 

1．1．8复数

 

1．1．9无穷量和非数值量

 

1．2向量

 

1．2．1向量的生成

 

1．2．2向量的加减和数乘运算

 

1．2．3向量的点、叉积运算

 

1．3数组

 

1．3．1数组的创建和操作

 

1．3．2数组的常见运算

 

1．4矩阵

 

1．4．1矩阵生成

 

1．4．2向量的生成

 

1．4．3矩阵加减运算

 

1．4．4矩阵乘法运算

 

1．4．5矩阵的除法运算

 

1．4．6矩阵的分解运算

 

1．5字符串

 

1．5．1字符串变量与一维字符数组

 

1．5．2对字符串的多项操作

 

1．5．3二维字符数组

 

1．6符号

 

1．6．1符号表达式的生成

 

1．6．2符号矩阵

 

1．6．3常用符号运算

 

1．7关系运算和逻辑运算

 

1．7．1关系运算

 

1．7．2逻辑运算

 

1．7．3常用函数

 

1．8复数

 

1．8．1复数和复矩阵的生成

 

1．8．2复数的运算

 

1．9数据类型间的转换

 

本章小结

 

D2章MATLAB编程

 

2．1MATLAB编程概述

 

2．2MATLAB编程原则

 

2．3分支结构

 

2．3．1if分支结构

 

2．3．2switch分支结构

 

2．4循环结构

 

2．4．1while循环结构

 

2．4．2for循环结构

 

2．5其他控制程序命令

 

2．6程序调试

 

2．6．1程序调试命令

 

2．6．2常见程序错误

 

2．6．3内存优化

 

2．7经典案例

 

本章小结

 

D3章MATLAB绘图

 

3．1数据图像绘制简介

 

3．1．1离散数据可视化

 

3．1．2连续函数可视化

 

3．2二维绘图

 

3．2．1二维图形基本绘图命令plot

 

3．2．2二维图形的修饰

 

3．2．3子图绘制法

 

3．2．4二维绘图的经典应用

 

3．3三维绘制

 

3．3．1三维绘图基本命令

 

3．3．2网格曲面隐藏线的显示和关闭

 

3．3．3三维绘图的实际应用

 

3．4特殊图形的绘制

 

3．4．1特殊二维图形的绘制

 

3．4．2特殊三维图形

 

本章小结

 

D4章GUI应用

 

4．1GUI基础概念

 

4．1．1GUI开发方法

 

4．1．2GUI基本元素

 

4．1．3GUI的层次

 

4．2菜单

 

4．2．1建立菜单和子菜单

 

4．2．2菜单对象常用属性

 

4．2．3快捷菜单

 

4．3GUIDE的使用

 

4．4使用Ｍ文件创建GUI对象

 

本章小结

 

D二部分MATLAB常规优化算法

 

D5章MATLAB线性规划

 

5．1线性规划的概念

 

5．2线性规划的标准形式

 

5．3线性规划的MATLAB函数

 

5．4线性规划问题求解方法

 

5．4．1单纯形线性规划问题求解

 

5．4．2多目标线性规划问题求解

 

5．5线性规划实例

 

5．5．1生产决策问题

 

5．5．2工作人员计划安排问题

 

5．5．3投资问题

 

5．5．4工件加工任务分配问题

 

5．5．5厂址选择问题

 

5．5．6确定职工编制问题

 

5．5．7生产计划的Z优化问题

 

本章小结

 

D6章MATLAB非线性规划

 

6．1非线性规划基础

 

6．1．1非线性规划标准形式

 

6．1．2非线性规划MATLAB函数

 

6．2无约束非线性规划

 

6．2．1基本数学原理

 

6．2．2无约束非线性规划函数

 

6．2．3无约束非线性规划问题的应用

 

6．3求解非线性规划

 

6．3．1一维Z优化方法

 

6．3．2无约束Z优化方法

 

6．3．3约束Z优化方法

 

6．4非线性规划实例

 

6．4．1遗传算法求解非线性规划

 

6．4．2资金调用问题

 

6．4．3经营ZJ安排问题

 

本章小结

 

D7章无约束一维J值

 

7．1无约束算法基础

 

7．2进退法

 

7．3黄金分割法

 

7．4斐波那契法

 

7．5牛顿型法

 

7．5．1牛顿法

 

7．5．2阻尼牛顿法

 

7．6割线法

 

7．7抛物线法

 

7．8三次插值法

 

7．9坐标轮换法

 

本章小结

 

D8章无约束多维J值

 

8．1直接法

 

8．1．1模式搜索法

 

8．1．2单纯形搜索法

 

8．1．3Powell法

 

8．2使用导数计算的间接法

 

8．2．1Z速下降法

 

8．2．2共轭梯度法

 

8．3拟牛顿法

 

本章小结

 

D9章约束优化方法

 

9．1约束优化方法简介

 

9．2随机方向法

 

9．3复合形法

 

9．4可行方向法

 

9．5惩罚函数法

 

本章小结

 

D10章二次规划

 

10．1基本概念

 

10．2拉格朗日法

 

10．3起作用集算法

 

本章小结

 

D11章多目标函数的优化方法

 

11．1概述

 

11．2理想点法

 

11．3线性加权和法

 

11．4Z大Z小法

 

11．5目标规划法

 

本章小结

 

D三部分MATLAB智能优化算法

 

D12章免疫优化算法及其实现

 

12．1基本概念

 

12．2人工免疫系统

 

12．3免疫遗传算法

 

12．4免疫算法MATLAB应用实例

 

12．4．1Z短路径规划

 

12．4．2旅行商问题

 

12．4．3故障检测问题

 

本章小结

 

D13章粒子群优化算法的实现

 

13．1算法的基本概念

 

13．2算法的MATLAB实现

 

13．2．1算法的基本程序

 

13．2．2适应度函数

 

13．2．3免疫粒子群算法的MATLAB应用

 

13．3粒子群算法的权重控制

 

13．3．1线性递减法

 

13．3．2自适应法

 

13．4混合粒子群算法

 

13．4．1模拟退火免疫算法

 

13．4．2基于杂交的算法

 

本章小结

 

D14章遗传优化算法的实现

 

14．1遗传算法概述

 

14．2基本遗传算法

 

14．3MATLAB遗传算法工具箱及其应用

 

14．4自适应遗传算法

 

14．5遗传算法的典型应用

 

14．5．1求解函数J值

 

14．5．2函数优化求解

 

本章小结

 

D15章小波变换的实现

 

15．1小波变换原理

 

15．2小波算法的MATLAB函数

 

15．3图像的分解和量化

 

15．3．1一维小波变换

 

15．3．2二维变换体系

 

15．4小波变换经典案例

 

15．4．1去噪

 

15．4．2压缩

 

本章小结

 

D16章神经网络的实现

 

16．1人工神经网络基本概念

 

16．2MATLAB神经网络工具箱

 

16．2．1常用神经元激活函数

 

16．2．2神经网络通用函数

 

16．2．3神经网络的MATLAB实现

 

16．3神经网络的经典应用

 

16．3．1PID神经网络控制

 

16．3．2模糊神经网络在函数逼近中的应用

 

本章小结

 

D四部分MATLAB综合应用

 

D17章分形维数应用与实现

 

17．1分形维数概述

 

17．2二维分形维数的MATLAB应用

 

17．3分形插值算法的MATLAB应用

 

本章小结

 

D18章经济金融Z优化应用

 

18．1期权定价分析

 

18．2收益、风险和有效前沿的计算

 

18．3投资组合绩效分析

 

18．4固定收益证券的久期和凸度计算

 

本章小结

 

附录MATLAB基本命令

 

参考文献

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在线试读
D3章MATLAB绘图 强大的绘图功能是MATLAB的特点之一，MATLAB提供了一系列的绘图函数，用户不需要过多的考虑绘图的细节，只需要给出一些基本参数J能得到所需图形。此外， MATLAB还对绘出的图形提供了各种修饰方法，使图形更加美观、JQ。学习目标： (1) 了解MATLAB数据绘图； (2) 熟练掌握MATLAB中二维绘图； (3) 熟练掌握MATLAB中三维绘图； (4) 了解MATLAB多种特殊图形。3.1数据图像绘制简介数据可视化的目的在于： 通过图形，从一堆杂乱的离散数据中观察数据间的内在关系，感受由图形所传递的内在本质。MATLAB一向注重数据的图形表示，并不断地采用新技术改进和完备其可视化功能。3.1.1离散数据可视化任何二元实数标量对xa,ya可以在平面上表示一个点； 任何二元实数向量对X,Y可以在平面上表示一组点。对于离散实函数yn=fxn，DX=x1,x2,…,xn以递增或递减的次序取值时，有Y=y1,y2,…,yn。这样，该向量对用直角坐标序列点图示时，实现了离散数据的可视化。在科学研究中，D处理离散量时，可以用离散序列图来表示离散量的变化情况。MATLAB用stem命令来实现离散图形的绘制，stem命令有以下几种： 1. stem(y) 以x=1,2,3…作为各个数据点的x坐标，以向量y的值为y坐标，在(x,y)坐标点画一个空心小圆圈，并连接一条线段到x轴。【例3��1】用stem函数绘制一个离散序列图。解： 依据题意编写MATLAB代码如下： clear all clc figure(1)D3章MATLAB绘图





强大的绘图功能是MATLAB的特点之一，MATLAB提供了一系列的绘图函数，用户不需要过多的考虑绘图的细节，只需要给出一些基本参数J能得到所需图形。此外， MATLAB还对绘出的图形提供了各种修饰方法，使图形更加美观、JQ。学习目标： (1) 了解MATLAB数据绘图； (2) 熟练掌握MATLAB中二维绘图； (3) 熟练掌握MATLAB中三维绘图； (4) 了解MATLAB多种特殊图形。3.1数据图像绘制简介数据可视化的目的在于： 通过图形，从一堆杂乱的离散数据中观察数据间的内在关系，感受由图形所传递的内在本质。MATLAB一向注重数据的图形表示，并不断地采用新技术改进和完备其可视化功能。3.1.1离散数据可视化任何二元实数标量对xa,ya可以在平面上表示一个点； 任何二元实数向量对X,Y可以在平面上表示一组点。对于离散实函数yn=fxn，DX=x1,x2,…,xn以递增或递减的次序取值时，有Y=y1,y2,…,yn。这样，该向量对用直角坐标序列点图示时，实现了离散数据的可视化。在科学研究中，D处理离散量时，可以用离散序列图来表示离散量的变化情况。MATLAB用stem命令来实现离散图形的绘制，stem命令有以下几种： 1.  stem(y)
以x=1,2,3…作为各个数据点的x坐标，以向量y的值为y坐标，在(x,y)坐标点画一个空心小圆圈，并连接一条线段到x轴。【例3��1】用stem函数绘制一个离散序列图。解： 依据题意编写MATLAB代码如下： 


clear all
clc
figure(1)
X = linspace(0,2*pi,25)';
Y = (cos(2*X));
stem(X,Y,'LineStyle','-.',...
'MarkerFaceColor','red',...
'MarkerEdgeColor','green')





输出图形如图3��1所示。 显示全部信息

深入探索数值计算的智慧之海：精通 MATLAB 优化理论与实践 在科学研究、工程设计、经济建模以及人工智能等众多领域，优化问题无处不在。如何高效、准确地找到最优解，往往是决定项目成败的关键。本书将带领读者踏上一段深入探索 MATLAB 优化算法的旅程，从基础理论到前沿应用，全方位剖析各类优化方法的精髓，并结合 MATLAB 强大的计算能力，提供切实可行的实践指导。 本书并非简单罗列算法目录，而是力求构建一个由浅入深、由理论到实践的完整知识体系。我们将从优化问题的基本概念和分类入手，帮助读者理解不同类型问题的特点，例如线性规划、非线性规划、整数规划、组合优化等。在此基础上，深入剖析求解这些问题的经典算法，包括但不限于： 一、 经典优化理论与方法：奠定坚实基础 线性规划 (Linear Programming, LP)：作为优化理论的基石，我们将详细讲解单纯形法（Simplex Method）的原理、步骤及其在 MATLAB 中的实现。通过鲜活的案例，展示如何将实际问题转化为标准形式，并利用 MATLAB 的 `linprog` 函数解决。此外，我们还将探讨对偶理论、灵敏度分析等高级概念，帮助读者更深刻地理解线性规划的内在机制。 非线性规划 (Nonlinear Programming, NLP)：现实世界中的许多问题本质上是非线性的。本书将深入介绍求解非线性规划的各种方法。 无约束优化：重点讲解梯度下降法（Gradient Descent）、共轭梯度法（Conjugate Gradient Method）、牛顿法（Newton’s Method）及其拟牛顿法（Quasi-Newton Methods，如 BFGS、DFP）的原理。我们将详细分析它们的收敛性、计算复杂度，并演示如何在 MATLAB 中使用 `fminunc` 函数进行求解。 有约束优化：对于包含等式约束和不等式约束的问题，我们将介绍罚函数法（Penalty Function Method）、乘子法（Augmented Lagrangian Method）、内点法（Interior-Point Methods）等经典算法。通过图解和详细的数学推导，揭示这些方法的迭代过程和收敛条件。MATLAB 的 `fmincon` 函数将是我们实现这些算法的重要工具。 整数规划 (Integer Programming, IP)：当决策变量必须取整数时，问题将变得更加复杂。本书将介绍求解整数规划的常用方法，如割平面法（Cutting Plane Method）和分支定界法（Branch and Bound Method）。虽然 MATLAB 的内置函数在纯整数规划方面功能相对有限，但我们将展示如何结合其他工具或通过模型构建来解决这类问题，并讨论其在生产调度、资源分配等领域的应用。 二次规划 (Quadratic Programming, QP)：当目标函数为二次函数，约束为线性函数时，即为二次规划。我们将介绍其求解方法，并展示如何利用 MATLAB 的 `quadprog` 函数高效解决此类问题，它们在支持向量机（SVM）等机器学习算法中有广泛应用。 二、 现代优化算法：拓展解题视野 在经典算法的基础上，本书还将聚焦于一系列强大而灵活的现代优化算法，这些算法在处理复杂、高维、非凸问题时展现出卓越的性能。 全局优化算法：对于存在多个局部最优解的问题，找到全局最优解至关重要。我们将详细介绍： 模拟退火算法 (Simulated Annealing, SA)：借鉴物理退火过程，模拟算法通过引入随机性来跳出局部最优，逐步逼近全局最优。本书将深入解析其参数选择、退火调度策略，并提供 MATLAB 实现示例。 遗传算法 (Genetic Algorithm, GA)：基于自然选择和遗传学原理，遗传算法通过种群的迭代演化来搜索最优解。我们将讲解其编码方式、选择、交叉、变异等算子，并重点介绍 MATLAB 的全局优化工具箱（Global Optimization Toolbox）中 `ga` 函数的使用。 粒子群优化算法 (Particle Swarm Optimization, PSO)：受鸟群觅食行为的启发，PSO 算法通过个体之间的信息共享来协同搜索最优解。我们将详细阐述其基本原理、速度和位置更新公式，并展示在 MATLAB 中的实现。 差分进化算法 (Differential Evolution, DE)：作为一种简单而强大的全局优化算法，DE 在许多工程问题中表现出色。我们将详细介绍其变异、交叉和选择策略，并演示如何在 MATLAB 中实现。 元启发式算法 (Metaheuristic Algorithms)：除了上述方法，我们还将简要介绍一些其他流行的元启发式算法，例如蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）、人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）等，并探讨它们在特定问题上的应用潜力。 三、 MATLAB 优化工具箱深度解析：释放强大潜能 MATLAB 提供了功能强大且易于使用的优化工具箱，本书将对其进行深度挖掘和详尽介绍。 常用函数详解：我们将逐一剖析 `linprog`、`fminunc`、`fmincon`、`quadprog`、`ga`、`particleswarm` 等核心函数的详细用法、输入输出参数、选项设置，并结合具体算例进行演示。 特定算法选项与调优：对于复杂的优化问题，理解并调整算法的各种选项（如迭代次数、容差、步长策略、终止条件等）至关重要。本书将提供针对不同算法的调优建议，帮助读者获得更优的求解结果。 目标函数和约束的构建：如何将实际问题转化为 MATLAB 可识别的目标函数和约束条件是应用优化的关键。我们将演示如何使用匿名函数、函数句柄、符号数学工具箱等来灵活构建复杂的数学模型。 可视化与结果分析：优化过程的可视化和结果的深入分析有助于理解算法行为和问题特性。我们将介绍如何利用 MATLAB 的绘图功能，对目标函数曲面、迭代轨迹、收敛曲线等进行可视化，并指导读者如何解读和评估优化结果。 四、 实际应用案例分析：理论联系实际 本书的灵魂在于将抽象的优化理论与真实的工程和社会问题相结合。我们将通过一系列精心设计的案例，展示如何运用 MATLAB 优化算法解决实际挑战： 工程设计优化：例如，机械零件的结构优化以减轻重量并提高强度；化工过程的最优操作条件以最大化产率或最小化能耗。 金融建模与投资组合优化：如何构建最优投资组合以在风险可控的前提下最大化预期收益。 机器学习模型的参数调优：利用优化算法寻找支持向量机、神经网络等模型的最佳参数。 资源分配与调度问题：如生产计划、物流配送、项目管理中的资源最优分配。 控制系统设计：例如，PID 控制器的参数优化以实现最佳的系统响应。 在每个案例中，我们将遵循“问题描述 -> 模型建立 -> 算法选择 -> MATLAB 实现 -> 结果分析”的清晰流程，确保读者能够理解整个解决过程，并学会举一反三。 五、 进阶主题与未来展望 除了上述内容，本书还将触及一些更高级的优化主题，为读者提供更广阔的视野： 多目标优化：当存在多个相互冲突的目标时，如何找到 Pareto 最优解集。 鲁棒优化：如何在存在不确定性因素的情况下设计具有良好鲁棒性的优化方案。 组合优化：如旅行商问题（TSP）、背包问题（Knapsack Problem）等，并介绍 MATLAB 中相关的处理方法（可能结合其他工具）。 与深度学习的结合：简单介绍优化算法在深度学习模型训练中的作用。 本书旨在成为您在 MATLAB 优化领域的得力助手，无论您是初学者还是有一定基础的研究人员、工程师，都能从中受益。通过系统性的学习和大量的实践，您将能够熟练运用 MATLAB 强大的优化工具，解决您面临的各种复杂问题，并在您的学术或职业生涯中取得更大的成就。让我们一起，在数值计算的智慧之海中，扬帆远航，探索最优的边界！

评分☆☆☆☆☆

一本让我彻底告别“调参侠”生涯的神器！ 坦白说，在接触《MATLAB优化算法》之前，我是一名标准的“调参侠”。面对各种优化问题，我总是靠试错和经验去摸索参数，效率低下，结果也常常不尽如人意。这本书的出现，彻底改变了我的工作方式。它系统地介绍了各种经典和前沿的优化算法，比如遗传算法、模拟退火、蚁群算法等等，并且详细解释了每种算法的原理、适用场景以及关键参数的意义。最重要的是，书中提供的MATLAB代码不仅可以直接运行，而且结构清晰，注释详细，方便我理解和修改。我尝试着用书中的遗传算法解决了一个产品设计参数优化的问题，以往需要花费几天甚至一周的时间反复试错，现在只需要几分钟就找到了性能最佳的参数组合，并且结果的稳健性也大大提高。我还在学习书中的一些高级章节，比如多目标优化和鲁棒优化，感觉自己的解决问题能力得到了质的飞跃。这本书绝对是任何需要进行数据分析、模型优化的工程师和研究人员的必备参考。

评分☆☆☆☆☆

一本值得反复研读的实践指南，让我从“门外汉”变身“半个行家”。 我是一名来自非计算机专业的学生，对编程和算法一直有些畏惧。但是，当我的课程作业涉及到需要进行数据建模和参数优化时，我不得不硬着头皮去学习。《MATLAB优化算法》这本书，真的比我想象中要容易上手得多。它从最基础的概念讲起，逐步深入，而且每一个算法都配有清晰的MATLAB代码示例，让我可以边学边练。我最喜欢的是书中提供的大量实际案例，这些案例让我能够更直观地理解算法的应用场景，例如如何用优化算法来预测股票价格，如何进行工程设计的最优化等等。我尝试着跟着书中的例子，一步步地实现了几个简单的优化模型，当我看到自己编写的代码能够成功地解决问题时，那种成就感真是无法言喻。这本书就像一位耐心的老师，一步步地引导我，让我克服了对编程的恐惧，并且对优化算法有了初步的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是数学爱好者的宝藏！ 最近入手了《MATLAB优化算法》，本来只是抱着试试看的心态，没想到彻底打开了新世界的大门。我一直对如何用数学模型解决实际问题充满兴趣，尤其是那些看似无解的复杂情况，总觉得背后一定有某种规律和方法可以挖掘。而这本书，就像一位经验丰富的向导，一步一步地引领我深入探索优化的奇妙世界。从基础的线性规划，到复杂的非线性优化，再到我一直头疼的组合优化问题，书中都给出了清晰的讲解和详实的MATLAB代码示例。我尤其喜欢它对各种算法的由来和演变过程的介绍，不仅仅是“怎么用”，更是“为什么这么用”，这让我对算法有了更深刻的理解，而不是死记硬背。书中的图表清晰直观，帮助我理解抽象的概念，比如在讲解粒子群算法时，那种“群体协作”的动态画面感，简直太棒了！我已经迫不及待地想把我工作中遇到的实际问题，比如资源分配、生产调度等，运用书中学到的方法去解决，相信这本书会成为我攻克难题的利器。

评分☆☆☆☆☆

为我的学术研究注入了新的活力，让我看到了更多的可能性！ 作为一名研究生，在撰写毕业论文的过程中，我一直为如何有效地处理数据和构建模型而烦恼。《MATLAB优化算法》这本书，无疑是雪中送炭。书中对于各种优化算法的理论推导，讲解得深入浅出，逻辑严谨，让我对算法的理解从“知其然”上升到了“知其所以然”。我尤其受益于书中关于“目标函数构建”和“约束条件设定”的讲解，这对于我准确地将实际问题转化为数学模型至关重要。我还学会了如何根据问题的特点选择最合适的优化算法，并利用MATLAB强大的计算能力进行求解。例如，在我的研究项目中，我遇到了一个复杂的非线性优化问题，通过阅读书中关于序列二次规划（SQP）方法的章节，我成功地找到了最优解，大大提升了我的研究成果。这本书不仅提供了方法，更重要的是激发了我对优化算法的兴趣，让我开始主动去思考如何将这些算法应用到更多不同的研究领域。

评分☆☆☆☆☆

理论与实践的完美结合，让我看到了解决复杂工程问题的希望。 作为一名在工程领域工作多年的工程师，我经常面临需要处理大量数据和进行复杂系统优化的任务。市面上有很多关于优化算法的书籍，但大多侧重于理论，或者代码示例过于简化，难以直接应用于实际工程。而《MATLAB优化算法》这本书，则很好地解决了这个问题。它不仅深入讲解了各种优化算法的理论基础，而且提供了大量贴近工程实际的MATLAB代码，这些代码可以直接用于解决我工作中遇到的各种挑战，例如产品性能优化、资源配置调度、过程控制参数整定等等。书中的案例分析详实，让我能够快速理解算法的适用性，并且学习到如何根据具体问题进行算法的选择和参数的调整。这本书的出现，让我看到了解决那些曾经困扰我的复杂工程问题的希望，它为我提供了一个强大而实用的工具箱，让我能够更高效、更精准地完成工作。